Определение структуры и целей обучения:
Определение структуры и целей обучения в машинном обучении – это первый и ключевой шаг, который позволяет четко сформулировать задачу и цели обучения модели. На этом этапе необходимо провести анализ имеющихся данных и понять, какие именно факторы и переменные могут влиять на целевую переменную, которую мы хотим предсказать или анализировать. Например, если мы рассматриваем задачу предсказания цены недвижимости, то мы должны определить, какие характеристики недвижимости (количество комнат, площадь, район и т. д.) могут влиять на её цену.
Кроме того, на этом этапе определяются сама цель обучения модели и ожидаемые результаты. В случае с предсказанием цены недвижимости, наша цель – разработать модель, способную предсказывать цену на основе имеющихся данных с высокой точностью. Мы также можем заинтересоваться выявлением наиболее важных факторов, влияющих на цену недвижимости, чтобы лучше понять динамику рынка недвижимости.
Важно также четко определить, какие данные у нас есть и какие мы можем получить для обучения модели. Это может включать в себя данные о проданных недвижимостях в определенном районе за последние несколько лет, их характеристики, цены, а также дополнительные факторы, такие как инфраструктура, транспортная доступность и т. д.
Так определение структуры и целей обучения является важным этапом, который предшествует самому процессу обучения модели. От ясно сформулированных целей зависит успешность и эффективность всего проекта по машинному обучению, поэтому этому шагу уделяется особенно внимание и тщательный анализ имеющихся данных и требований задачи.
2. Определение входных данных (признаков) и выходных данных (целевых переменных):
Определение входных данных (признаков) и выходных данных (целевых переменных) является важным этапом в формализации задачи обучения. На этом этапе мы определяем, какие конкретные данные будут использоваться для обучения модели и какая именно информация будет представлена в виде целевых переменных, которые мы хотим предсказать или анализировать.
В нашем примере с предсказанием цены недвижимости, входные данные, или признаки, могут включать в себя различные характеристики недвижимости, такие как количество комнат, общая площадь, район, наличие балкона, этажность здания и другие. Эти признаки представляют собой информацию, на основе которой модель будет делать свои предсказания.